AI 構建的現實檢查

用 AI 構建東西，很容易令人覺得自己比實際進度快。

我這樣說，是因為我也很喜歡那種速度。同時，我也看過一個很小的模型或設定選擇，靜靜帶來真實成本、壞掉的流程，和大量清理工作。

Prova 第一個構建訓練單元不是用來打沉野心。它是用來令野心變得誠實。

五個檢查

開始構建前，先用這幾個角度檢查。

1. 成本意識

如果這個 流程 的使用次數比你預期多十倍，會發生甚麼？

原型看起來可以很便宜，因為你只測過一次。真實產品會有重試、背景任務、用戶犯錯和邊緣情況。成本不只是模型調用，還包括儲存、日誌、電郵、支援，以及你的時間。

2. 第三方合規

哪些第三方服務規則真的重要？

如果你會處理客戶資料、行銷活動數據、健康資料、財務資料，或者保密的客戶背景，你需要知道自己把甚麼送到哪裡。「模型說可以」不是政策。

3. 破壞性操作的復原

用戶犯錯後，可以復原嗎？

只讀工具比較寬容。寫入動作不是。如果你的 AI 流程可以覆寫、發送、批准、刪除、發布或收費，復原就是產品的一部分。

4. 長時間連線和背景任務

如果連線一直掛住，會怎樣？

這聽起來很技術，但產品問題很簡單：這個東西可以整天開住而不暗地裡壞掉嗎？我是在即時介面上用比較痛的方式學到這一點。

5. QA 和人工審核

誰會捉到錯答案？

人的審核環節不是裝飾。它就是產品。如果用戶看不到改了甚麼、為甚麼改，以及怎樣拒絕，這個流程就未準備好。

弱版本

我想構建一個 AI 助手做客戶匯報。

較強版本

我想構建一個只讀 AI 助手，把一份行銷活動發布簡報變成 QA 清單。它永遠不會發布、批准或發送任何東西。策略負責人會批准每個標記出來的缺口。我們會追蹤清單所需時間、漏掉的問題，以及審核後建議有沒有改變。

第二個仍然很小。這正是重點。

為甚麼 Prova 會審核這件事

ChatGPT、Claude 和 Gemini 可以幫你構思一個構建想法。它們也可以令一個有風險的想法聽起來意外地合理。

Prova 的構建者路徑會迫使計劃走過一個順序：現實檢查、項目簡報、構建計劃、執行路線和發布準備關卡。每一步都會問：這份工作是否具體到經得起成本、用戶和 QA 的接觸？

我自己也還在學這件事。複雜度不是你的朋友。你越早承認，第一個有用切片就會越好。

這五個檢查入面，哪一個會令你現在的構建想法更誠實？

Chandler